클라우드 기반 빅데이터 분석 및 자바 딥러닝 개발자 과정
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| 훈련과정 |
클라우드 기반 빅데이터 분석 및 자바 딥러닝 개발자 |
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|---|---|---|---|
| 교육일정 |
2019년 07월15일 ~ 2020년 01월15일 |
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| 교육시간 |
09:00~18:00 (주5일수업.일일8시간) |
총교육시간 |
6개월 (120일_총960시간) |
| 훈련자격 |
전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대) |
교육문의 02.538.3644 | |
| 교육수당 |
단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급 |
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주제 |
강의 주요 내용 |
시간 |
| DataBase |
요구사항 분석 및 개념적, 논리적 모델링
심화 Select 문 사용
계정 생성, 권한 및 보안 PL/SQL의 이해 | H |
JAVA Standard Edition |
개발환경 및 플랫폼 구조
자바 응용 프로젝트 작성 및 발표 | H |
| Web - Front end |
웹 프로그램 개요 및 환경 구축
CSS을 이용해 스타일 적용 JAVASCRIPT의 이해 - 자료형, 연산자, 함수, 객체, 이벤트 처리 BOM/DOM CONTROL : 화면제어를 위한 요소 선택 및 삽입, 수정, 삭제 JQUERY 라이브러리 활용 및 문서접근, 탐색, 이벤트 처리 AJAX를 기술을 이용한 비동기 프로그래밍 | H |
| JAVA EE - Back end (JSP) |
WAS 환경 구축과 아키텍처의 이해
요청 처리 : get /post, request/response 등 사용자 정보 유지를 위한 메커니즘 : Session, Cookie 표현언어 MVC 패턴 구조와 역할 게시판, 자원관리 등의 웹 응용프로그램 작성 ORM Framework(MyBatis 적용) | H |
| Spring_Framework |
Spring framework의 구조 이해
| H |
| Linux | 리눅스의 이해와 가상화를 이용한 환경설정 linux shell 스크립트 기능 이해 사용자와 그룹의 생성과 관리 파일과 디렉토리 관련 명령어, 소유와 허가 압축파일 관리 RDBMS 및 기타 응용 프로그램 설치 및 활용 Hadoop(빅데이터 서버) 설치 및 에코 시스템(MapReduce, Hive 등) 활용 | H |
| 파이썬 프로그래밍 |
파이썬 개발환경 설정 및 활용방안 제시
DB 연동 프로그래밍 (CRUD) 네트워크 : 네트워크 관련 클래스, Socket API 사용 웹 문서 작성 및 배포 Web data Scraping | H |
| Django Framework 기반의 웹 프로그래밍 | Django framework 구조의 이해
| H |
| R 기반의 데이터 분석 |
R 구조와 기본명령어 학습
- 지도학습 모델로 Regression, Classify - 비지도학습 모델로 Clustering | H |
| 파이썬 기반의 데이터 분석 1.라이브러리를 활용한 데이터 분석 | Anaconda 설치 Numpy / Pandas 패키지 로 데이터 핸들링 시각화 : matplotlib활용 기술통계 : 데이터 처리 | H |
| 파이썬 기반의 데이터 분석 2. 데이터 마이닝 | 파일 처리 : csv, excel, JSON, XML 등의 파일I/O 데이터 전처리 정형 / 비정형 데이터 처리 형태소 분석 Scipy / StatsModel 등의 패키지 활용 추론 통계 개념 이해 | H |
| 파이썬 기반의 데이터 분석 3. 머신 러닝 (Machine learning) |
분석 알고리즘 개념 이해 및 활용
랜덤포레스트, K-NN, 서포트벡터머신 인공신경망(ANN) - Perceptron 다층신경망(MLP) 군집분석, K-means 클러스터링 | H |
| 파이썬 기반의 데이터 분석 4.Tensorflow를 이용한 딥 러닝 | TensorFlow 설치 및 기본 이해 변수, 상수, placeholder 계산, 그래프 등 Session의 역할 이해 TensorBoard로 시각화 TensorFlow 함수 활용 TensorFlow로 회귀/분류 모델 작성 Neural network - Deep Learning CNN, RNN의 이해 및 실습 데이터 분석 프로젝트 작성 및 발표 | H |
| 빅데이터분석 프로젝트 | 1.기획서작성 2.기술서작성 3.구현 : 프로젝트 기획 및 UI설계 : 요구사항을 통한 상세분석 4.발표및시연 | H |
